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OGAI详解:AIStation调度平台如何实现大模型高效长时间持续训练

大模型是当前通用人工智能产业发展创新的核心技术,目前国内已发布的生成式AI模型超过了100个。面向以大模型为核心的生成式AI开发与应用场景,近日浪潮信息发布了大模型智算软件栈OGAI(Open GenAI Infra)——“元脑生智”,为大模型业务提供了全栈全流程的智算软件栈,包括AI算力系统环境部署、算力调度保障、模型开发管理等。OGAI软件栈由5层架构组成,从L0到L4分别对应于基础设施层的智算中心OS产品、系统环境层的PODsys产品、调度平台层的AIStation产品、模型工具层的YLink产品和多模纳管层的MModel产品。 其中L2层AIStation是面向大模型开发的AI算力调度平台,AIStation针对大模型训练中的资源使用与调度、训练流程与保障、算法与应用管理等方面进行了系统性优化,具备大模型断点续训能力,保证长时间持续训练。AIStation支撑浪潮信息“源”大模型的训练算力效率达到44.8%。某大型商业银行基于AIStation打造的大规模并行运算集群,帮助其充分发掘计算潜能进行大模型训练,并荣获2022 IDC“未来数字基础架构领军者”奖项。 本文将重点讨论大...

用户案例|Shopee 在多媒体理解业务的向量检索系统实践

Shopee 是一家全球性的电商平台,业务范围辐射东南亚、拉美等多个地区。多媒体理解(Multimedia Understanding,下文简称 MMU)团队是 Shopee 内专注于提供多媒体内容理解服务的团队,为电商、直播、短视频等业务提供支持。 MMU 团队需要支持公司不同业务场景对多媒体理解的需求。以向量检索为例,可能会有如下业务场景: 实时推荐,如视频召回系统 视频供给,如视频原创系统 视频去重,如视频指纹系统 因此在 MMU 团队的向量检索场景下,需要同时具备向量召回基础引擎能力以及不同业务场景下的业务架构能力。由于不同业务场景对基础引擎和业务架构的需求不同,并且在业务落地时还需要结合人力、时间等各类因素综合考虑,这给团队完成相应系统建设带来了多方面挑战。 本文内容将基于以上背景,分享 Shopee MMU 团队基于 Milvus 引擎在检索业务系统以及平台化建设的相关实践。 01.Milvus 实践 1.1 向量检索引擎 随着越来越多的向量检索需求出现,例如基于视频内容的召回、去重等,团队需要一种通用向量检索引擎方案,来保障团队效率及系统稳定性,从而为业务提供更好支持。 ...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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